Comment l’IA, le calcul de bord, l’IoT et le Cloud transforment radicalement la gestion des flottes de véhicules

Alors que les entreprises cherchent à moderniser leurs véhicules, les avantages des véhicules connectés pourraient rendre ces technologies la nouvelle norme pour la gestion des flottes. En fait, 86 % des opérateurs de flottes connectées déjà interrogés ont rapporté un retour solide sur leur investissement dans la technologie de flotte connectée dans un délai d’un an grâce à la réduction des coûts opérationnels.

De plus, les flottes connectées avec une technologie de télémétrie avancée offrent aujourd’hui des avantages supplémentaires en termes de gestion et de maintenance des véhicules. Une autre étude a illustré une réduction de 13 % des coûts de carburant pour les entreprises interrogées, ainsi que des améliorations de la maintenance préventive. Elle a également montré une réduction de 40 % des freinages brusques, ce qui montre des modifications des habitudes de conduite qui pourraient à la fois contribuer à la longévité des pièces et améliorer la sécurité des conducteurs.

De grandes quantités de données sont difficiles à traiter

Cela signifie que les flottes de véhicules, les fournisseurs d’assurance, les entreprises de maintenance et de pièces de rechange sont tous à la recherche de moyens pour exploiter davantage ces données de télémétrie intelligentes. Cependant, la quantité de données produites chaque jour ne cesse de croître. En conséquence, ces entreprises ont plus de données que jamais à leur disposition pour aider à prendre des décisions commerciales éclairées. Mais cette grande quantité de données pose de nombreux nouveaux défis pour capter, digérer et analyser l’ensemble des données de manière rentable.

Pour être vraiment efficaces et utiles, les données doivent être suivies, gérées, nettoyées, sécurisées et enrichies tout au long de leur parcours pour générer les bonnes informations. Les entreprises avec des flottes de véhicules se tournent vers de nouvelles capacités de traitement pour gérer et donner un sens à ces données.

La technologie des systèmes embarqués a été la norme

Les systèmes de télémétrie traditionnels ont reposé sur des systèmes embarqués, qui sont des appareils conçus pour accéder, collecter, analyser (dans le véhicule) et contrôler les données dans les équipements électroniques, pour résoudre un ensemble de problèmes. Ces systèmes embarqués ont été largement utilisés, en particulier dans les appareils ménagers et aujourd’hui la technologie est en plein essor dans l’analyse des données de véhicules.

Pourquoi les solutions actuelles ne sont pas très efficaces

La solution existante sur le marché est d’utiliser la faible latence de la 5G. En utilisant l’IA et l’accélération GPU sur AWS Wavelength ou Azure Edge Zone, les constructeurs de véhicules peuvent décharger les processeurs de véhicules embarqués vers le cloud lorsque cela est possible. Cette approche permet au trafic entre les appareils 5G et les serveurs de contenu ou d’application hébergés dans les zones Wavelength de contourner Internet, ce qui se traduit par une réduction de la variabilité et de la perte de contenu.

Pour assurer l’exactitude et la richesse optimales des ensembles de données, et pour maximiser l’utilisabilité, des capteurs intégrés dans les véhicules sont utilisés pour collecter les données et les transmettre sans fil, entre les véhicules et une autorité cloud centrale, en quasi-temps réel. Selon les cas d’utilisation qui sont de plus en plus orientés vers le temps réel, tels que l’assistance routière, l’ADAS et la signalisation active du score du conducteur et du score du véhicule, le besoin de latence plus faible et de débit plus élevé est devenu beaucoup plus important pour les flottes, les assureurs et les autres entreprises qui utilisent les données.

Cependant, même si la 5G résout ce problème dans une large mesure, le coût engagé pour le volume de ces données collectées et transmises au cloud reste prohibitif. Cela rend impératif d’identifier une capacité de calcul embarquée avancée à l’intérieur de la voiture pour que le traitement de bord se produise de manière aussi efficace que possible.

L’essor de la communication véhicule-nuage

Pour augmenter l’efficacité de la bande passante et atténuer les problèmes de latence, il est préférable de réaliser le traitement de données critique à la périphérie, à l’intérieur du véhicule, et de n’envoyer que les informations liées aux événements au cloud. Le calcul de bord dans le véhicule est devenu critique pour garantir que les véhicules connectés puissent fonctionner à grande échelle, en raison des applications et des données étant plus proches de la source, ce qui offre un retour plus rapide et améliore considérablement les performances du système.

Les progrès technologiques ont rendu possible pour les systèmes embarqués automobiles de communiquer avec les capteurs, à l’intérieur du véhicule ainsi qu’avec le serveur cloud, de manière efficace et efficiente. En exploitant un environnement de calcul distribué qui optimise les échanges de données ainsi que le stockage de données, l’IoT automobile améliore les temps de réponse et économise la bande passante pour une expérience de données rapide. L’intégration de cette architecture avec une plate-forme basée sur le cloud aide encore à créer un système de communication robuste et intégré de bout en bout pour des décisions commerciales rentables et des opérations efficaces. Collectivement, le duo cloud de bord et intelligence embarquée relie les appareils de périphérie (capteurs intégrés dans le véhicule) à l’infrastructure IT pour ouvrir la voie à une nouvelle gamme d’applications centrées sur l’utilisateur basées sur des environnements réels.

Cela a un large éventail d’applications à travers les secteurs verticaux où les informations résultantes peuvent être consommées et monétisées par les constructeurs. Le cas d’utilisation le plus évident est pour l’après-vente et la maintenance des véhicules, où des algorithmes efficaces peuvent analyser l’état du véhicule en quasi-temps réel pour suggérer des remèdes pour les défaillances de véhicules imminentes sur des actifs de véhicules tels que le moteur, l’huile, la batterie, les pneus, etc. Les flottes qui utilisent ces données peuvent avoir des équipes de maintenance prêtes à effectuer un service sur un véhicule qui revient de manière beaucoup plus efficace, puisque la majeure partie du travail de diagnostic a été effectuée en temps réel.

En outre, les assurances et les garanties prolongées peuvent bénéficier de l’analyse active du comportement du conducteur afin que des modules de formation puissent être élaborés spécifiquement en fonction des besoins individuels des conducteurs en fonction de l’historique et de l’analyse du comportement de conduite réel. Pour les flottes, la surveillance active des scores de véhicule et de conducteur peut permettre une réduction du coût total de possession (TCO) pour les opérateurs de flottes pour réduire les pertes dues à la malversation, au vol et à la négligence, tout en fournissant une formation active aux conducteurs.

Alimenter l’avenir de la gestion des flottes

L’analyse basée sur l’IA, qui exploite l’IoT, le calcul de bord et le cloud, change rapidement la façon dont la gestion des flottes est effectuée, la rendant plus efficace et efficiente que jamais. La capacité de l’IA à analyser de grandes quantités d’informations à partir d’appareils de télémétrie fournit aux gestionnaires des informations précieuses pour améliorer l’efficacité de la flotte, réduire les coûts et optimiser la productivité. De l’analyse en temps réel à la gestion de la sécurité des conducteurs, l’IA est déjà en train de changer la façon dont les flottes sont gérées.

Plus l’IA collecte de données avec le traitement des constructeurs via le cloud, meilleures sont les prédictions qu’elle peut faire. Cela signifie des véhicules automatisés plus sûrs et plus intuitifs à l’avenir, avec des itinéraires plus précis et une meilleure diagnostique de véhicule en temps réel.